FLImaging::AI 네임스페이스 참조

클래스
class	CAIModelFeature_LMI_VMI
	AI의 기저 클래스 더 자세히 ...
class	CAIModelFeatureBase
	AI의 기저 클래스 더 자세히 ...
class	CAlgorithmAIBase
	알고리즘에서 필요한 프로세싱 유닛 AI 클래스 더 자세히 ...
class	CAnomalyDetectionDL
	CAnomalyDetectionDL 클래스 더 자세히 ...
class	CAugmentationParameters
	증강 파라미터 클래스 이미지를 변형하여 학습이미지에 다양성을 증가시켜 overfitting을 방지하고, 일반화된 특성을 학습할 수 있도록 합니다. 모든 증강 옵션을 활성화 하였을 경우, 이미지 증강 처리 순서는 아래와 같습니다: 더 자세히 ...
class	CAugmentationSpec
	증강 파라미터 스펙 클래스 이미지를 변형하여 학습이미지에 다양성을 증가시켜 overfitting을 방지하고, 일반화된 특성을 학습할 수 있도록 합니다. 모든 증강 옵션을 활성화 하였을 경우, 이미지 증강 처리 순서는 아래와 같습니다: 더 자세히 ...
class	CAutoLabelerDL
	CAutoLabelerDL 클래스 더 자세히 ...
class	CAutoSaveSpec
	자동 저장 파라미터 클래스 더 자세히 ...
class	CCharacterBasedOCRDL
	CCharacterBasedOCRDL 클래스 더 자세히 ...
class	CClassifierDL
	CClassifierDL 클래스 더 자세히 ...
class	CCOCOLabelParserDL
	COCO Data 의 json 파일에서 필요한 라벨 형식을 받아와 Figure 로 변환하는 클래스 더 자세히 ...
class	CDenoisingDiffusionDL
	CDenoisingDiffusionDL 클래스 더 자세히 ...
class	CDenoisingDiffusionInpaintingDL
	CDenoisingDiffusionInpaintingDL 클래스 더 자세히 ...
class	CFasterCharacterBasedOCRDL
	CFasterCharacterBasedOCRDL 클래스 더 자세히 ...
class	CGenerativeAdversarialNetworkDL
	CGenerativeAdversarialNetworkDL 클래스 더 자세히 ...
class	CGenerativeAdversarialNetworkInpaintingDL
	CGenerativeAdversarialNetworkInpaintingDL 클래스 더 자세히 ...
class	CInstanceSegmentation3DDL
	CInstanceSegmentation3DDL 클래스 더 자세히 ...
class	CInstanceSegmentationDL
	CInstanceSegmentationDL 클래스 더 자세히 ...
class	CLabelRenamerDL
	데이터셋에서 특정한 이름의 라벨들을 사용자가 설정한 이름으로 치환하는 클래스 더 자세히 ...
class	CObjectAugmentationParameters
	증강 파라미터 클래스 객체를 변형하여 학습이미지에 입력하는 것으로 다양성을 증가시켜 overfitting을 방지하고, 일반화된 특성을 학습할 수 있도록 합니다. 모든 증강 옵션을 활성화 하였을 경우, 이미지 증강 처리 순서는 아래와 같습니다: 더 자세히 ...
class	CObjectAugmentationPresetParameters
	증강 파라미터 프리셋 클래스 객체를 변형하여 학습이미지에 입력하는 것으로 다양성을 증가시켜 overfitting을 방지하고, 일반화된 특성을 학습할 수 있도록 합니다. 모든 증강 옵션을 활성화 하였을 경우, 이미지 증강 처리 순서는 아래와 같습니다: 증강 파라미터, 이름, 클래스 번호를 가지고 있는 클래스 입니다. 더 자세히 ...
class	CObjectAugmentationSpec
	증강 파라미터 스펙 클래스 객체를 변형하여 학습이미지에 추가하는 것으로 다양성을 증가시켜 overfitting을 방지하고, 일반화된 특성을 학습할 수 있도록 합니다. 모든 증강 옵션을 활성화 하였을 경우, 이미지 증강 처리 순서는 아래와 같습니다: 더 자세히 ...
class	CObjectDetectionDL
	CObjectDetectionDL 클래스 더 자세히 ...
class	COptimizerSpecAdaBeliefGradientDescent
	Ada Belief Optimizer의 스펙 클래스 더 자세히 ...
class	COptimizerSpecAdaGradientDescent
	Ada Optimizer의 스펙 클래스 더 자세히 ...
class	COptimizerSpecAdamGradientDescent
	Adam Optimizer의 스펙 클래스 더 자세히 ...
class	COptimizerSpecBase
	Optimizer의 스펙 기본 클래스, 공통 getter/setter가 있음 더 자세히 ...
class	COptimizerSpecGradientDescent
	경사하강법 Optimizer의 스펙 클래스 더 자세히 ...
class	COptimizerSpecMomentumGradientDescent
	관성 Optimizer의 스펙 클래스 더 자세히 ...
class	COptimizerSpecRMSPropGradientDescent
	RMSProp Optimizer의 스펙 클래스 더 자세히 ...
class	COptimizerSpecStochasticGradientDescent
	확률적 경사하강법 Optimizer의 스펙 클래스 더 자세히 ...
class	COrientedObjectDetectionDL
	COrientedObjectDetectionDL 클래스 더 자세히 ...
class	CProcessingUnitManagerAI
	AI 프로세싱 유닛 관리 클래스 더 자세히 ...
class	CRandomTextImageGeneratorDL
	원본 이미지에서 무작위적으로 문자열을 생성하는 클래스 더 자세히 ...
class	CReportDescriptorForSegmentationRegionExtractorDL
	ReportDescriptorForSegmentationRegionExtractorDL 클래스 더 자세히 ...
class	CSemanticSegmentationDL
	CSemanticSegmentationDL 클래스 더 자세히 ...
class	CStringBasedOCRDL
	CStringBasedOCRDL 클래스 더 자세히 ...
class	CSuperResolutionDL
	CSuperResolutionDL 클래스 더 자세히 ...
class	CUnnamedLabelRemoverDL
	데이터셋에서 이름이 없는 피겨들을 제거하는 클래스 더 자세히 ...
class	CValidationImageExtractorDL
	검증 이미지 추출 클래스 더 자세히 ...

열거형 타입
enum	EBlankColorMethod { EBlankColorMethod_ZeroPadding = 0 , EBlankColorMethod_InpaintingFMM }
enum	EOptimizerType {   EOptimizerType_GradientDescent = 0 , EOptimizerType_StochasticGradientDescent , EOptimizerType_AdaGradientDescent , EOptimizerType_MomentumGradientDescent ,   EOptimizerType_RMSPropGradientDescent , EOptimizerType_AdamGradientDescent , EOptimizerType_AdaBeliefGradientDescent }
enum	EMiniBatchSizeMode { EMiniBatchSizeMode_Auto = 0 , EMiniBatchSizeMode_UserDefinedSize , EMiniBatchSizeMode_UserDefinedIteration }
enum	ETilingMode {   ETilingMode_NoTiling_NoFit = 0 , ETilingMode_NoTiling_Fit , ETilingMode_SingleAxisTiling_ProportionalFit , ETilingMode_BothAxesTiling_NoFit ,   ETilingMode_NoTiling_ProportionalFit }
enum	EInferenceROIMode { EInferenceROIMode_Region = 0 , EInferenceROIMode_Crop }

상세한 설명

AI namespace

열거형 타입 문서화

EBlankColorMethod

enum FLImaging::AI::EBlankColorMethod

EBlankColorMethod 열거 타입

열거형 멤버
EBlankColorMethod_ZeroPadding	제로 패딩
EBlankColorMethod_InpaintingFMM	Inpainting FMM 방식

EInferenceROIMode

enum FLImaging::AI::EInferenceROIMode

추론 ROI 모드

열거형 멤버
EInferenceROIMode_Region	지정한 ROI 영역만큼 복사 후 처리
EInferenceROIMode_Crop	지정한 ROI 영역만큼 잘라낸 후 처리

EMiniBatchSizeMode

enum FLImaging::AI::EMiniBatchSizeMode

미니 배치 크기 모드 열거형

열거형 멤버
EMiniBatchSizeMode_Auto	사용가능한 메모리에서 최적 미니 배치 크기
EMiniBatchSizeMode_UserDefinedSize	사용자 지정 크기
EMiniBatchSizeMode_UserDefinedIteration	사용자 지정 반복 수

EOptimizerType

enum FLImaging::AI::EOptimizerType

Optimizer 타입 열거형

열거형 멤버
EOptimizerType_GradientDescent	경사 하강법
EOptimizerType_StochasticGradientDescent	확률적 경사 하강법
EOptimizerType_AdaGradientDescent	Ada Gradient Descent
EOptimizerType_MomentumGradientDescent	Momentum Gradient Descent
EOptimizerType_RMSPropGradientDescent	RMSProp Gradient Descent
EOptimizerType_AdamGradientDescent	Adam Gradient Descent
EOptimizerType_AdaBeliefGradientDescent	AdaBelief Gradient Descent

ETilingMode

enum FLImaging::AI::ETilingMode

이미지 분할 처리 모드

열거형 멤버
ETilingMode_NoTiling_NoFit	이미지의 크기 변경 없이 모델의 크기로 입력
ETilingMode_NoTiling_Fit	이미지를 모델 크기로 변환.
ETilingMode_SingleAxisTiling_ProportionalFit	정사각형 비율을 유지한 채로 단방향 이미지 분할
ETilingMode_BothAxesTiling_NoFit	원본 크기를 유지한채 모델 크기로 이미지를 격자 분할
ETilingMode_NoTiling_ProportionalFit	이미지를 모델 크기로 변환하되 이미지가 왜곡되지 않도록 조절. (기본값)